Grove - Vision Ai module V2 - arm Cortex-M55 & Ethos-U55, Tensorflow en Pyfakkel ondersteund, Arduino, Raspberry Pi, Seeed Studio

• Type: ontwikkelingsbord
• beschrijving: Arm Cortex-M55
• Handelsmerk: chipboard
• Oorsprong: China
• Model NR.: Vision AI Module V2

Beschrijving

 

PRODUCTGEGEVENS

 

 

 

 

 

 

 

 

Opmerking

 

Houd er rekening mee dat de onderdelenlijst van de Grove Vision AI V2 geen camera bevat. Om gebruik te kunnen maken van alle functies en mogelijkheden van de Grove Vision AI V2, moet u mogelijk een CSI-camera afzonderlijk aanschaffen. We raden het gebruik van de  OV5627-62 FOV-cameramodule voor Raspberry Pi aan.  U kunt er ook voor kiezen om het als  bundel op de productpagina te kopen.       

 

Functies

 

• Krachtige AI-verwerkingsmogelijkheden:  Maakt gebruik van  WiseEye2 HX6538-processor  met een dual-core arm Cortex-M55 en geïntegreerde arm Ethos-U55 neurale netwerkunit.




• Veelzijdige AI Model Support:  Implementeer eenvoudig off-the-shelf of uw aangepaste AI-modellen van  SenseCraft AI, inclusief Mobilenet V1, V2, Efficientnet-lite, Yolo v5 en v8. TensorFlow en PyTorch frameworks worden ondersteund.




• Rich Peripheral Devices:  Inclusief PDM -microfoon, SD -kaartsleuf , Type-C, Grove -interface en andere randapparatuur.




• Hoge compatibiliteit:  Compatibel met XIAO series, Arduino, Raspberry Pi, ESP dev board, makkelijk voor verdere ontwikkeling




• Volledig open source:  Alle codes, ontwerpbestanden en  schema's die beschikbaar zijn voor wijziging en gebruik.



 

 

Beschrijving

 

Wat zijn de kernen?

 

De Grove - Vision AI V2 is een zeer efficiënte op MCU gebaseerde Smart Vision module, aangedreven door de Himax WiseEye2 HX6538 processor, met een  dual-core arm Cortex-M55 en een geïntegreerde arm Ethos-U55 neural network component. Het integreert  arm Helium-technologie, die fijn is geoptimaliseerd voor vectordata processisong, maakt een aanzienlijke verhoging van de DSP- en ML-mogelijkheden mogelijk zonder concessies te doen aan het energieverbruik, wat ideaal is voor  toepassingen met batterijvoeding.

 

 

 

 

 

Hoe presteren de   Grove Vision AI V2?

 

Om de prestaties van deze Raad snel te kunnen evalueren, hebben we deze vergeleken met de andere op MCU gebaseerde AI-vision-boards van Seeed -  Grove Vision AI module,  XIAO ESP32S3 Sense op vier gebieden:

 

1.  Stroomverbruik: Deze maatstaf geeft aan of de kaart kan worden gebruikt in producten met batterijvoeding.

 

Inference  Time (tijd van de inferentie): Deze metriek geeft de verwerkingssnelheid van de MCU aan en de hoeveelheid latentie die ermee gemoeid is.

 

 Framesnelheid: Deze metriek evalueert of het product onmiddellijke veranderingen, patronen en bewegingen kan registreren.

 

 Gebruiksgemak: We hebben beoordeeld of dit product gebruiksvriendelijk is voor visie AI novices en snel mainstream modellen op de markt kan laten draaien.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 (Beeldpunten: Mengdu)

 

 

 

 

Op basis van de evaluatieresultaten heeft de Grove Vision AI V2 een indrukwekkende  
  De referentietijd van slechts 33 milliseconden, een    snelle framesnelheid van 30.30 FPS en een efficiënt    energieverbruik van slechts 0.35 watt. Deze resultaten laten duidelijk zien dat de Grove Vision AI V2 een eersteklas keuze is voor hoogwaardige    vision-verwerking.

 

 

 

 

Wat zit er op het bord?

 

Grove Vision AI V2 is nu compatibel met de  OV5627-cameramodule  via een  standaard CSI-interface. We zijn ook bezig met het ontwikkelen van ondersteuning voor meer camerafuncties,  dus blijf op de hoogte!

 

Grove Vision AI V2 is niet alleen ontworpen voor vision-toepassingen, maar beschikt ook over een  ingebouwde PDM-microfoon  voor geluidstoepassingen. De SD-kaart wordt geleverd met  een SD-kaartsleuf  voor het eenvoudig opslaan van afbeeldingen, video's en identificatieresultaten met behulp van een SD-kaart.

 

Met verschillende interfaces zoals  IIC, UART, SPI en Type-C heeft  dit board uitgebreide mogelijkheden en kan het eenvoudig worden aangesloten op populaire producten zoals  Seeed Studio XIAO, Grove, Raspberry Pi, BeagleBoard en ESP-gebaseerde producten  voor verdere ontwikkeling. Door bijvoorbeeld Grove Vision AI V2 te integreren met XIAO heeft u moeiteloos toegang tot de interface en gegevens van Grove Vision AI V2 via Arduino, Micropython, CircuitPython en PlatformIO, en kunt u eenvoudig verbinding maken met de cloud of speciale servers zoals Home Assistance.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hoe te gebruiken  ?

 

SenseCraft AI  is een platform dat eenvoudige AI model training en implementatie mogelijk maakt zonder code/low-code. Het ondersteunt de producten van Seeed, waardoor de getrainde modellen volledig kunnen worden aangepast aan de producten van Seeed. Bovendien biedt het implementeren van modellen via dit platform onmiddellijke visualisatie van identificatieresultaten op de website, waardoor een snelle beoordeling van de prestaties van het model mogelijk is.

 

Ideaal voor  tinyML-toepassingen, het toevoegen van visie AI aan uw  slimme sensor met Grove Vision AI V2 wordt eenvoudig gemaakt met de  SenseCraft AI. Implementeer moeiteloos kant-en-klare of aangepaste AI-modellen door het apparaat aan te sluiten, een model te selecteren en de identificatieresultaten te bekijken.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Overzicht van hardware

 

 

   

Specificatie

 

Microcontroller	Himax WiseEye2 HX6538-processor met een dual-core arm Cortex-M55 en Geïntegreerde arm ethos-U55
Randapparatuur aan boord	PDM-microfoon, SD-kaartsleuf
Rijke interfaces	CSI, IIC, UART, SPI en Type-C
Ingangsspanning	5 V.
Voeding	Dubbele 7-polige connector en connector van type C en Grove
Tarief	115200
I2C -interface	Op zoek naar Studio XIAO & Arduino
Interface voor downloaden en branden van firmware	Type C
Frequentie (ARM Cortex-M55-processor (groot))	Tot 400 MHz
Frequentie (ARM Cortex-M55-processor (klein))	Tot 150 MHz
Frequentie (ARM ethos-U55 MicroNPU)	Tot 400 MHz
Geheugenkaart-interface	Tot  1 SD  - en SDIO -host, ondersteunt DS -modus, tot  25 MHz
Intern systeemgeheugen	Configureerbaar systeemgeheugen , tot  2432 kB 64 KB boot -ROM